他山之石系列之四十二

1、他山之石系列之四十二相關(guān)研究庖丁解因子估值類因子有效性分析 2016.04.07絕對策略系列研究國債期貨策略2016.04.07他山之石系列之四十一2016.03.29時間序列動量。本文發(fā)現(xiàn)，在股指、匯率、商品和債券這四大類期貨的共 58 個性充足的工具性中，存在顯著的“時間序列動量”效應(yīng)。在 1-12 個月內(nèi)，l資產(chǎn)的率呈現(xiàn)明顯的動量特征。但在更長的周期上，卻出現(xiàn)了一定程度的反轉(zhuǎn)。這一發(fā)現(xiàn)與投資者情緒理論完全吻合，即，初始的反應(yīng)不足和延遲的過度反應(yīng)?；谏鲜鲞@些資產(chǎn)類別，可以利用時間序列動量策略構(gòu)建一個分散化的組合，獲取顯著的超額。更難能可貴的是，該組合幾乎沒有在那些標(biāo)準(zhǔn)的資產(chǎn)定價因子上風(fēng)險

2、，因而在的市場環(huán)境中表現(xiàn)得尤其出色?；鸾?jīng)理在業(yè)績比較基準(zhǔn)上是否具備擇時能力。大部分學(xué)術(shù)研究顯示主動管理權(quán)益類基金經(jīng)理不具備顯著的擇時能力。這些學(xué)者采用的研究方法比較類似，即觀察基金股票投資比例升降與市場指數(shù)漲跌的相關(guān)性，他們發(fā)現(xiàn)基金經(jīng)理不能夠在市場指數(shù)上漲前提高基金的股票投資比例，反之亦然。本篇報告提出了不同的觀點：基金經(jīng)理通過調(diào)整股票組合的 Beta（而不是股票投資比例）來做擇時，同時提供了長時間、大樣本的歷史數(shù)據(jù)做實證支持。從實踐的角度講，這種觀點具有一定的合理性，基金經(jīng)理出于基金契約限制、公司內(nèi)部控制以及相對排名等原因， 可能無法“自由地”調(diào)整股票投資比例，但是可以在判斷市場上漲時，選

3、擇投資更具彈性的股票，在判斷市場下跌時，選擇防御性股票，以此來實現(xiàn)擇時。對于l國內(nèi)主動股混基金，如果從股票投資比例角度，結(jié)論同樣是基金經(jīng)理整體上不具備擇時能力，這篇報告提供了一個新的思路，可以從股票組合 Beta 角度考察基金經(jīng)理擇時能力。分析師:高道德Tel:(021)63411586Ema:S0850511010035趨勢因子。作者將短期、中期和長期的價格趨勢結(jié)合起來，構(gòu)造了一個趨勢因子。該因子的表現(xiàn)遠優(yōu)于單獨的短期反轉(zhuǎn)、動量以及長期反轉(zhuǎn)因子，夏普比例是后者l的兩倍。在最近的金融中，趨勢因子平均每月可獲 0.75%的，高于市場-2.03%，也高于上述三個單獨因子（分別為-0.82%、-3.

4、88%和 0.03%）。分析師:馮佳睿Tel:(021)23219732Emai: S0850512080006此外，在不同構(gòu)造方法以及控制不同風(fēng)險因子的條件下，趨勢因子的超額 非常顯著。仍學(xué)術(shù)研究是否破壞了股票的可性。近年來，不管是學(xué)界還是業(yè)界，對資分析師：田本俊Tel:(021)23212001: S0850513060004l產(chǎn)市場的研究越發(fā)深入。許多對股票未來起到作用的因子被逐漸挖掘，許多以學(xué)術(shù)的形式公之于眾，并廣泛應(yīng)用于投資。然而，在公開之后，這些變量的選股效果是否仍然得以保持呢？Mclean 與 Pontiff 的研究發(fā)現(xiàn)，在學(xué)的能力下降約 40%。這與文獻公布后，術(shù)研究公布之后，

5、變量對股票未來人：羅蕾Tel:(021)23219984Emai市場有效性上升，市場定價誤差縮小有關(guān)。股票的期限結(jié)構(gòu)風(fēng)險還是錯誤定價？股票的期限結(jié)構(gòu)是向下傾斜l人：沈澤承Tel:(021)23212067的。作者使用公司的資產(chǎn)負債表來計算股票的現(xiàn)金流久期，發(fā)現(xiàn)高久期股票的收 益每個月比低久期的股票低 1.10%。以上效應(yīng)在投資者情緒高漲時會更強，是投資者情緒低落時的三倍之多。因子模型只能解釋高久期和低久期股票差的人：姚石Tel:(021)2321944350%。作者使用機構(gòu)持股比例作為賣空約束的變量，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流久期和率間的負相關(guān)性主要存在于有賣空約束的組合中。以上發(fā)現(xiàn)對大盤股、小盤股， 以及價

6、值股、成長股均適用。投資要點：金融工程研究金融工程專題報告2016 年 04 月 27 日目錄時間序列動量3基金經(jīng)理在業(yè)績比較基準(zhǔn)上是否具備擇時能力14趨勢因子21學(xué)術(shù)研究是否破壞了股票的可性28股票的期限結(jié)構(gòu)風(fēng)險還是錯誤定價？33時間序列動量文獻來源：Time Series Momentum,T. J. Moskowitz, Y. H. Ooi, L. H. Pedersen(2012), Journal of Financial Economics, 104: 228-250人：馮佳睿推薦理由：本文發(fā)現(xiàn)，在股指、匯率、商品和債券這四大類期貨的共 58 個性充足的工具性中，存在顯著的“時間序

7、列動量”效應(yīng)。在 1-12 個月內(nèi)，資產(chǎn)的率呈現(xiàn)明顯的動量特征。但在更長的周期上，卻出現(xiàn)了一定程度的反轉(zhuǎn)。這一發(fā)現(xiàn)與投 資者情緒理論完全吻合，即，初始的反應(yīng)不足和延遲的過度反應(yīng)?；谏鲜鲞@些資產(chǎn)類 別，可以利用時間序列動量策略構(gòu)建一個分散化的組合，獲取顯著的超額 。更難能可貴的是，該組合幾乎沒有在那些標(biāo)準(zhǔn)的資產(chǎn)定價因子上風(fēng)險，因而在環(huán)境中表現(xiàn)得尤其出色。的市場1. 引言本文了一類名曰“時間序列動量”的資產(chǎn)定價，它在各種不同的資產(chǎn)類別和市場中都有著出奇的穩(wěn)定性。在超過 25 年的周期上，本文發(fā)現(xiàn)，一個的歷史收益率具備很強的正向作用。這一結(jié)論對包括股指、匯率、商品以及債券在內(nèi)的 50多個期貨和遠期

8、合約都適用。具體而言，每一項工具性過去 12 個月的超額是其未來回報的同向變量。此類時間序列動量或者說“趨勢”效應(yīng)可以持續(xù)一年左右，隨后才會發(fā)生反轉(zhuǎn)。這些發(fā)現(xiàn)在各樣本以及不同的回溯和持有期上都異常穩(wěn)定。特別地，12 個月的時間動量的合約都是如此。不僅在平均意義上大于零，而且對本文研究的 58 項資產(chǎn)本文的時間序列動量和傳統(tǒng)意義上的“截面動量”既有，又大有不同。傳統(tǒng)的研究動量效應(yīng)的理論關(guān)注的是在截面上的相對表現(xiàn)，認為那些在過去 12 個月內(nèi)表現(xiàn)較優(yōu)者能夠在下一個月繼續(xù)獲取相對更高的回報。而時間序列動量則不然，它只關(guān)注每個自己的歷史。本文剩余內(nèi)容的結(jié)構(gòu)如下。第二部分描述了所使用的期貨數(shù)據(jù)以及對沖者

9、和投機者的頭寸。第三部分了一年之內(nèi)的時間序列動量效應(yīng)及一年之后的反轉(zhuǎn)現(xiàn)象。第四部分定義了時間序列動量因子，研究了它和一些著名的風(fēng)險因子之間的，在市場狀態(tài)中的表現(xiàn)，和截面動量間的關(guān)聯(lián)以及各資產(chǎn)類別之間和內(nèi)部的相關(guān)性結(jié)構(gòu)。第五部分進一步了時間序列與截面動量之間的，證明了時間序列動量在截面動量效應(yīng)以及“宏觀”與“管理期貨”這兩個色。全文在第六部分進行總結(jié)。指數(shù)的中承擔(dān)著驅(qū)動力的角2. 數(shù)據(jù)和其他預(yù)備工作2.1 期貨本文的數(shù)據(jù)由 24 個商品、12 個交叉匯率對（對應(yīng) 9 組匯率）、9 個發(fā)達的股票指數(shù)以及 13 個發(fā)達的債券的期貨價格組成，時間從 1965 年 1 月至 2009 年12 月。這些工

10、具性幾乎是全球性最好的期貨合約，選擇它們是為了避免性溢價的影響，更保證了下文的策略可以容納足夠大的資金規(guī)模。本文對每一個工具性以如下方式得到率序列。首先，計算性最好的那個期貨合約（通常是當(dāng)月或即將交割的那個合約）的日超額。隨后，根據(jù)日得到一個累計指數(shù)，方便計算任意時間周期上的率。為了檢驗結(jié)論的穩(wěn)健性，本文使用“較遠”的期貨合約（次活躍合約）進行同樣的金融工程研究 金融工程專題報告 4分析。對于商品期貨，時間序列動量策略的在“較遠”的合約上甚至更高。而對金融期貨，使用“較遠”的合約幾乎沒有影響到時間序列動量策略的。表 1 展示了上述期貨合約的超額的描述性統(tǒng)計量。第一列是每項資產(chǎn)率序列的起始時間，

11、二、三兩列則是每個期貨合約的年算數(shù)平均和率的年化標(biāo)準(zhǔn)差。從表 1 中可以看出，不同合約之間的平均率有著顯著的差異。股指、債券和匯率的超額幾乎都大于零，而商品合約則出現(xiàn)了少量的負。不過，只有股指和債券的正在統(tǒng)計意義上是顯著的。表 1 期貨合約的描述性統(tǒng)計量更令人驚訝的是不同合約之間在波動率上的差異，商品和股指有著比債券期貨和匯 率遠期大得多的波動率。即使是在商品期貨這一類別內(nèi)部，波動率的差異也相當(dāng)巨大。在這種背景下比較各種工具性或者將它們組成一個分散化的投資組合顯然并不可靠。例如，天然氣期貨的波動率就將近是 2 年期美國國債期貨的 50 倍。因此，在下文金融工程研究 金融工程專題報告 5的分析中

12、，首先將討論如何處理這一問題。2.2者的頭寸本文還使用了商品期貨委員會（Commodity Futures Trading Commission,CFTC）公布的投機者和對沖者的倉位數(shù)據(jù)。每個周二，CFTC 都會公開這兩類多空頭的未平倉量。者使用這兩個倉位數(shù)據(jù)，本文定義了每項資產(chǎn)的投機者凈倉位：這個帶符號的指標(biāo)說明了投機者總體上是保持了凈多頭還是頭。由于投機者和對沖者的倉位之和近似為零，因此，本文只需關(guān)注投機者即可，對沖者的凈倉位只是其 相反數(shù)而已。遺憾的是，CFTC 的倉位數(shù)據(jù)并沒有覆蓋本文涉及的所有期貨合約。因而除了大部分商品和匯率合約，僅有美國股指和債券期貨的合約數(shù)據(jù)可從 CFTC 中獲

13、得。表 1 的最后兩列報告了凈倉位數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計量。對大部分合約而言，投機者平均意義上持有 凈多頭倉位。同樣地，投機者凈倉位的波動率在各個合約之間也有很大的不同。而且，與合約率的標(biāo)準(zhǔn)差呈正相關(guān)。2.3 比較基準(zhǔn)本文選取 MSCI 全球股票指數(shù)、Barclay 總債券指數(shù)、標(biāo)普 GSCI 指數(shù)作為時間序列動量策略的比較基準(zhǔn)。2.4 事前波動率的估計由于資產(chǎn)之間的波動率差異極大，為了使比較有意義，需要用波動率對率進行標(biāo)準(zhǔn)化。為此，使用一個非常簡單的模型估計每個時點上各工具性的事前波動率: 日率平方的指數(shù)平均（類似于一個簡單一元 GARCH 模型）。其具體形式為，其中，尺度參數(shù) 261 意味著波動

14、率進行了年化處理，權(quán)重(1-) i 的和為 1， 是收益率的指數(shù)平均。參數(shù) 的值使得。該波動率模型適用于本文涉及的所有資產(chǎn)。此外，對其他一些復(fù)雜的波動率模型，下文的結(jié)果依然保持了穩(wěn)健，選擇這個模型只因其形式簡單且不存在偏差。同時，為了保證誤差率上。不影響最終結(jié)果，在下文的分析中，t-1 時刻的波動率估計被對應(yīng)到了 t 時刻的3. 時間序列動量效應(yīng)：回歸分析和策略3.1 回歸分析：價格的延續(xù)和反轉(zhuǎn)本文將第 s 個工具性在第 t 月的超額對其 h 個月的滯后項進行回歸，其的標(biāo)準(zhǔn)化。具體形式為，中，每一個率都經(jīng)過了各自的事前波動率把所有的資產(chǎn)放在一起做面板回歸，并計算不同滯后階數(shù)的回歸系數(shù)的 t 統(tǒng)

15、計量，在圖 1 中的 Panel A 展示。其中，h=1, 2, , 60。t 統(tǒng)計量在前 12 個月內(nèi)取值為正，表明率有著顯著的延續(xù)性或趨勢性。而在更長的周期上，取負值的 t 統(tǒng)計量意味著反轉(zhuǎn)效應(yīng)。其中最顯著的就發(fā)生在隨后的一年之內(nèi)。另一個模型表示：時間序列動量效應(yīng)的方法是只觀察歷史的正負號，可用如下的回歸圖1各資產(chǎn)類別的時間序列動量3.2 時間序列動量效應(yīng)的策略本節(jié)將一系列基于時間序列動量效應(yīng)的策略的表現(xiàn)。選擇不同長度的回溯期來定義買入信號、構(gòu)建組合，在不同的持有期上計算組合的回報率。對任意一個工具性s 和月份 t，如果它在過去 k 個月內(nèi)的超額為正，則做多對應(yīng)合約。否則，建立空頭頭寸。在

16、每個月的月初調(diào)整頭寸的大小，使其與該工具性產(chǎn)品的事前波動率的倒數(shù)，成正比。這么做有兩個重要的理由。第一，可以把眾 一個策略。第二，使策略在一個較長的時間維度上都能多波動率差異巨大的整保持相對穩(wěn)定的波動，減小歷史上幾個波動劇烈的時段所產(chǎn)生的影響。對策略(k,h)，以每個月為起始點計算一條月度率序列，即使持有期 h 超過一個月。策略在時刻 t 的為當(dāng)時仍在持有期中的所有組合的平均。具體來說，對某個工具性，先基于時刻 t-k-1 至?xí)r刻 t-1 的超額的正負號構(gòu)建組合計算它在時刻t 的，然后基于時刻 t-k-2 至?xí)r刻t-2 構(gòu)建組合并計算，直至使用到時刻 t-k-h至 t-h 的超額的，記為數(shù)據(jù)為

17、止。最后，計算所有。的平均值作為時間序列動量策略為評估策略的業(yè)績表現(xiàn)，計算上述組合在如下回歸方程中的 alpha。其中，MKT 為 MSCI 全球指數(shù)的超額，BOND 為巴克萊總債券指數(shù)，GSCI 為標(biāo)普 GSCI 商品市場指數(shù)。使用的數(shù)據(jù)從 1985 年開始，既使得大部分工具性有真實的數(shù)據(jù)，也保證了合約的性。表 2 展示的是 alpha 的 t 統(tǒng)計量。時間序列動量效應(yīng)顯著且穩(wěn)定地存在于各個類別的資產(chǎn)和各個時間周期之上，尤其是持有期小于或等于 12 個月的時候。此外，即使用股指代替相應(yīng)期貨，所獲得的時間序列動量效應(yīng)也幾乎沒有任何改變。表 2 不同回溯期和持有期的時間序列動量策略 alpha

18、的 t 統(tǒng)計量4. 時間序列動量因子為了更深入地研究時間序列動量效應(yīng)，本文著重分析回溯期為 12 個月、持有期為 1個月的策略，即 k=12，h=1，并將其記為 TSMOM。4.1 單個合約的 TSMOM 和分散化的 TSMOMO 因子本文先從單個工具性開始分析，隨后再將所有資產(chǎn)放入一個分散化的 TSMOM組合。調(diào)整每一個頭寸(不論多空)的大小，使其事前的年化波動率都為 40%。即，頭寸的大小等于 40%/。選擇 40%的年化波動率不僅是因為它接近于個股的平均風(fēng)險，而且可以使時間序列動量因子（TSMOM）在 1985-2009的年化波動率大致在 12%左右。這和 Fama-French 三因素

19、模型中，其他幾個因子的年化波動率相似。工具性s 在時刻 t 的時間序列動量（TSMOM）為：圖 2 的上半部分給出了每個期貨合約的時間序列動量策略的夏普比率。所有的 58個合約都獲得了正，其中的 52 個還在 5%的水平上顯著區(qū)別于零。圖2 12 個月時間序列動量策略的夏普比率如果將每個的 TSMOM 策略對買入持有策略進行回歸，有 90%的 alpha 都是正的，并且其中 26%是顯著的，而剩余的負 alpha 卻沒有一個是顯著的。這表明，對大多數(shù)工具性而言，時間序列動量策略可以提供一個做多的額外回報。倘若將資金平均分配于時刻 t 的 St 個可為：的上，其 TSMOM 策略的應(yīng)當(dāng)下文將詳細

20、分析這個因子的風(fēng)險和特征。4.2 Alpha 和風(fēng)險因子上的載荷表 3 給出了分散化的TSMOM 策略的風(fēng)險調(diào)整后及其在因子上的。Panel A將 TSMOM 策略的超額對 MSCI 全球股票市場指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)的 Fama-French 因子，SMB, HML 和 UMD 進行了回歸。第一行是月度的回歸結(jié)果，而第二行則是按季度計算的。在這兩種情形下，TSMOM 都獲得了一個顯著而且巨大的 alpha。月度的值為 1.58%，而季度更是高達 4.75%。此外，TSMOM 策略在市場指數(shù)、SMB 和 HML 上的 beta 系數(shù)均不顯著，但在 UMD 上的載荷卻顯著為正。這表明時間序列動量和截面動量之

21、間有著千絲萬縷的關(guān)系，下文將詳細討論。不過，鑒于巨大而顯著的 略也不能完全由個股的截面動量效應(yīng)所完全解釋。alpha，時間序列動量策表 3 分散化時間序列動量策略的表現(xiàn)Panel B 采用 Asness，Moskowitzhe Pedersen（2010）提出的“無處不在”的價值和動量因子重復(fù)了上述回歸。Asness，Moskowitzhe Pedersen（2010）在四個全球性的股票、股指期貨、債券期貨、外匯和商品市場上構(gòu)建價值和動量的多空組合，以代 替 Fama-French 的因子。和 Panel A 中的結(jié)論一致，市場指數(shù)和價值因子的 beta 系數(shù)均不顯著，而截面動量因子的載荷顯著

22、為正。然而，TSMOM 的卻并未被該因子完全捕捉。alpha 依然保持著月度 1.09%和季度 2.93%的驚人表現(xiàn)，其 t 統(tǒng)計量分別為 5.40和 4.12。4.3 歷史業(yè)績和市場中的表現(xiàn)圖 3 畫出了分散化的時間序列動量策略的累計超額（對數(shù)坐標(biāo)）。作為對比，本文還畫出了買入持有策略的累計超額時間序列動量策略有著穩(wěn)定的優(yōu)勢。，在事前波動率相同的條件下，圖3 時間序列動量和買入持有策略的累計超額本文還計算了 1966 年至 1985的時間序列動量因子的，盡管在這一時期并沒有很多可供的工具性。在這個早期的樣本中，時間序列動量同樣有著顯著的，且夏普比率高達 1.1。這為時間序列動量效應(yīng)的普遍存在

23、性提供了強有力的樣正本外證據(jù)。從圖 3 中還可以發(fā)現(xiàn)，時間序列動量在 2008 年的十月、十一月和十二月特別的價格大幅下挫，債券價格上升的同大，而那時正是全球金融的頂峰。商品和時，匯率也劇烈地變化著。在這段時期之前，時間序列動量策略在 2008 年三季度遭遇了損失。但隨后，TSMOM 策略就在大量合約上改為做空，從而在資產(chǎn)價格進一步下跌的 2008 年四季度獲取了不菲的。圖 3 也表明，在結(jié)束的 2009 年 3 月至 5 月，TSMOM 同樣遭遇了大幅的虧損。這是因為經(jīng)濟的結(jié)束所伴隨著的資產(chǎn)價格反轉(zhuǎn)，使諸如 TSMOM 這樣的趨勢跟隨策略不可避免地會發(fā)生損失。更一般地，圖 4 給出了 TSM

24、OM現(xiàn)劇烈上漲或下跌的時候，TSMOM 的和標(biāo)普 500率的散點圖。在標(biāo)普 500 出往往相當(dāng)巨大。為檢驗這一直觀現(xiàn)象的統(tǒng)計顯著性，表 3 中 Panel C 的第一行給出了 TSMOM率對市場指數(shù)率平方的回歸結(jié)果。對應(yīng)的回歸系數(shù)顯著大于零，表明 TSMOM 確實能在的。的市場環(huán)境中獲得極高圖4 時間序列動量和買入持有策略的累計超額這一結(jié)果表明，TSMOM 的正并非是“風(fēng)險”的一種補償。從歷史上來看，金融工程研究 金融工程專題報告 11TSMOM 通常在“”中表現(xiàn)很好。這是因為，的發(fā)生通常是從經(jīng)濟由正常轉(zhuǎn)為糟糕開啟，這會使得 TSMOM 策略及時做空風(fēng)險資產(chǎn)。而隨后，經(jīng)濟的進一步將使得 TSM

25、OM 獲取的回報。2008 年發(fā)生的金融就是最近一個典型的案例。4.4性和投資者情緒本節(jié)將檢驗 TSMOM 的性較好的資產(chǎn)，和性之間的關(guān)系。首先，將 TSMOM 策略應(yīng)用于那些是否能夠在截面上獲得更好的。其次，研究上文中TSMOM 因子的表現(xiàn)是否在時間序列上依賴于性變量。對于前者，本文以每個期貨合約的日成交金額作為性的度量。由于不同合約之間在各個維度上都有著巨大的差異，因此本文先按照資產(chǎn)類別對其中的合約按日成交金額從高到底排序（rank），隨后將每個合約的序號減去平均值并除以標(biāo)準(zhǔn)差，即(rank mean(rank)/std(rank)。正（負）值表示合約在該資產(chǎn)類別中的性較低（高）。如圖 2

26、 的下半部分所示，某一特定合約的 TSMOM 策略的夏普比率和性的關(guān)聯(lián)程度相當(dāng)?shù)汀６泻霞s的平均值為-0.16，表明合約的性越好，時間序列動量策略的越高。下面TSMOM 策略的率和整個市場的性是否有很高相關(guān)性。表3 Panel利率期貨（亦是 3 個月期）之C 的第二行報告了以 3 個月期的美國國債期貨與歐洲間的價差（簡稱 TED 價差）為性度量指標(biāo)的分析結(jié)果，其中，TED 價差最的的時段。如表中所示，TED 價差和 TSMOM那 20%的樣本代表了資金性之間沒有顯著的關(guān)系。第三行使用 VIX 指數(shù)代替 TED 價差重復(fù)了上述分析，因為VIX 值的出現(xiàn)通常對應(yīng)著性極度糟糕的市場環(huán)境。同樣地，T

27、SMOM 策略的和市場波動率也沒有顯著的相關(guān)性。在表3 Panel C 的最后，本文了TSMOM 策略的與Baker 和Wurgler 在2006年提出的情緒指數(shù)之間的關(guān)系。在分別使用了情緒指數(shù)本身、其月度變化值以及最高、最低各 10%的樣本作為解釋變量進行回歸后，依然沒有發(fā)現(xiàn) TSMOM 策略的情緒之間存在明顯的關(guān)聯(lián)。與市場4.5 相關(guān)性結(jié)構(gòu)表 4 展示的是時間序列動量策略的相關(guān)性結(jié)構(gòu)，并把它與買入持有進行對比。具體做法是，將時間序列動量策略應(yīng)用于單個合約得到一條率序列，在每一個資產(chǎn)類別中計算兩兩之間的相關(guān)系數(shù)，并求均值列于表 4 Panel A 的第一行。對于和固定類的期貨，相關(guān)系數(shù)在 0

28、.37 至 0.38 之間。而對于商品或匯率類期貨，相關(guān)系數(shù)僅為 0.1 和 0.07。第二行給出的是買入持有策略的相關(guān)系數(shù)，計算方法類似。顯然，除了匯率期貨，其他資產(chǎn)對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)遠高于時間序列動量策略的結(jié)果。表 4 分散化時間序列動量策略的表現(xiàn)金融工程研究 金融工程專題報告 12表 4 的 Panel B 展示了時間序列動量策略在各資產(chǎn)類別之間的相關(guān)性。所有的相關(guān)系數(shù)都是正值，在 0.05 至 0.21 之間。作為對比，表中還列出了買入持有策略的相關(guān)性結(jié)構(gòu)。其中的每一個相關(guān)系數(shù)都小于時間序列動量策略的對應(yīng)值，而且大部分都小 于零。綜上所述，時間序列動量策略在同一資產(chǎn)類別中正相關(guān)，但弱于的買

29、入持有策略。但是，在資產(chǎn)類別之間，前者的相關(guān)性卻更高。這一現(xiàn)象表明，存在一個共同的因 素影響著不同資產(chǎn)類別的時間序列動量效應(yīng)。與之類似的是，Asness，Moskowitz 和Pedersen 在 2010 年發(fā)現(xiàn)，不同資產(chǎn)類別的截面動量效應(yīng)也有這樣一個共同的因子在起作用。5. 時間序列 vs. 截面動量前文的結(jié)果揭示了時間序列動量和截面動量之間存在顯著的 究兩者的交叉與區(qū)別。本節(jié)將進一步研5.1 時間序列動量對截面動量的回歸通過在各個資產(chǎn)類別以及所有資產(chǎn)中，將時間序列動量（TSMOM）策略的對截面動量（XSMOM）策略的的回歸分析，表 5 的 Panel A 提供了它們之間相關(guān)性的進一步證據(jù)

30、。需要說明的是，本文使用的截面動量策略是基于每個資產(chǎn)過去 12 個月的累計來構(gòu)建組合的，即，資產(chǎn)的多空頭寸和各自的排序成正比。表 5 Panel A 的第一行報告了在所有資產(chǎn)上使用兩類動量策略后的回歸結(jié)果。和上文一致，時間序列動量和截面動量顯著相關(guān)，回歸系數(shù) beta 為 0.66，t 值為 15.17，R平方達到 44%。但是，從截距項來看，TSMOM 并沒有SMOM 所完全解釋，存在一個顯著的正 alpha，約為 76 個 bp/月，t 值高達 5.90?？梢?，TSMOM 和 XSMOM 相關(guān)但不相同。表 5 時間序列動量 vs. 截面動量第二行給出的是，將解釋變量替換成每個資產(chǎn)類別內(nèi)部的

31、 XSMOM 策略后，時間序金融工程研究 金融工程專題報告 13列動量與截面動量的關(guān)系。顯然，在任意一個資產(chǎn)類別內(nèi)部，這種相關(guān)性都存在。此外， TSMOM 依然有著十分顯著的 alpha，每個資產(chǎn)類別的截面動量效應(yīng)依然無法完全解釋TSMOM 效應(yīng)。在每一個資產(chǎn)類別中應(yīng)用 TSMOM 策略，并重復(fù)上述回歸，結(jié)論也是一致的。TSMOM 和 XSMOM 在每個資產(chǎn)類別中都相關(guān)，R 平方從匯率期貨（FX）的 56%到固定期貨的 14%。同時，TSMOM 的 alpha 也保持了顯著大于零的特征。當(dāng)然，這些回歸分析還發(fā)現(xiàn)了其他一些有趣的現(xiàn)象，TSMOM 和 XSMOM 的相關(guān)性甚至存在于資產(chǎn)類別之間。例

32、如，商品期貨類資產(chǎn)的 TSMOM 不僅和其自身的 XSMOM 相關(guān)，還與匯率的 XSMOM 有。再如，股指期貨類資產(chǎn)的 TSMOM 也不單和它內(nèi)部各個的XSMOM 相關(guān)，還和個股的 XSMOM 有關(guān)。而固定類資產(chǎn)的 TSMOM 同時和它本身以及股指期貨的 XSMOM 相關(guān)。這些結(jié)果都表明，不同資產(chǎn)類別的時間序列和截面動量之間也有著顯著的相關(guān)結(jié)構(gòu)。5.2 TSMOM 能否解釋截面動量和其他因子？表 5 的 Panel C 將 TSMOM 作為解釋變量來檢驗它對其他風(fēng)險因子的解釋能力。首XSMOM，看看 TSMOM 能否捕捉到所有資產(chǎn)類別以及每個資產(chǎn)類別內(nèi)部的截面先動量效應(yīng)。如前五行所示，TSMO

33、M 完全可以解釋商品、股指、債券和匯率這四類資產(chǎn)的截面動量。XSMOM 的截距或 alpha 和 0 沒有顯著的區(qū)別，表明 TSMOM 能夠解釋這些市場上 XSMOM 的溢價。唯一一個正的 alpha 出現(xiàn)在股指的 XSMOM 回歸中，對應(yīng)的 t 統(tǒng)計量為 1.86，勉強稱得上顯著。此外，本文還使用根據(jù)個股計算的 Fama-French 的截面動量因子 UMD 作為被解釋變量，研究 TSMOM 的解釋能力。從回歸結(jié)果來看， TSMOM 同樣能捕捉到個股 UMD 的溢價。TSMOM 的回歸系數(shù)為 0.49，而 alpha 僅為-0.28（t 統(tǒng)計量=-0.93），不顯著。本文對其他兩個 Fama

34、-French 因子，HML 和 SMB，也進行了類似的檢驗。HML 和 TSMOM 呈負相關(guān)但不顯著，因此 TSMOM 不能解釋價值效應(yīng)。而 SMB 在 TSMOM 上的回歸系數(shù)則接近于零。最后，本文檢驗了 TSMOM 策略和兩個最流行的指數(shù)“管理期貨”（Managed Futures）指數(shù)和“全球宏觀”（Global Macro）指數(shù)之間的相關(guān)性。正如表 5 Panel C 中最后兩行所示，指數(shù)在 TSMOM 因子上的載荷十分顯著。而且，對于管理期貨指數(shù)，TSMOM 能夠完全捕捉到它的平均（alpha不顯著）。從這個意義上來講，想要獲得管理期貨指數(shù)的，用 TSMOM 策略就行了。TSMOM

35、 策略強大的表現(xiàn)及其解釋常見因子與指數(shù)的能力，表明它是資產(chǎn)的價格行為中一類重要的特征。因此，在未來的研究中，完全應(yīng)當(dāng)考慮到其他一些資產(chǎn)定價模型和時間序列動量效應(yīng)的。6. 結(jié)論通過對過去 25 年幾類主要的資產(chǎn)類別內(nèi)的 50 多個期貨合約的研究，本文發(fā)現(xiàn)了一個顯著且持續(xù)存在的時間序列動量效應(yīng)。回歸分析表明，它對那些標(biāo)準(zhǔn)的風(fēng)險因子有著很小的載荷，并且在市場中也表現(xiàn)出色。所有這些都對隨機游走假設(shè)和傳統(tǒng)的定價模型提出了。更加有趣的是，不同資產(chǎn)類別之間的時間序列動量效應(yīng)遠強于同一資產(chǎn)類別內(nèi)部。這一現(xiàn)象似乎意味著，有一個共同的力量在驅(qū)動著上述這些資產(chǎn)類別的價 格行為。金融工程研究 金融工程專題報告 14基

36、金經(jīng)理在業(yè)績比較基準(zhǔn)上是否具備擇時能力文獻來源：Berk A. Sensoy 1, Steven N. Kaplan 2, “Do Mutual Funds Time Their Benchmarks?”, University of Chicago Working Paper. Berk A. Sensoy, Fisher College of Business, Ohio State University; Steven N. Kaplan, Booth School of Business, University of Chicago; National Bureau of Econom

37、ic Research (NBER).人：田本俊推薦理由：大部分學(xué)術(shù)研究顯示主動管理權(quán)益類基金經(jīng)理不具備顯著的擇時能力。這些學(xué)者采用的研究方法比較類似，即觀察基金股票投資比例升降與市場指數(shù)漲跌的相關(guān)性，他們發(fā)現(xiàn)基金經(jīng)理不能夠在市場指數(shù)上漲前提高基金的股票投資比例，反之亦然。 本篇報告提出了不同的觀點：基金經(jīng)理通過調(diào)整股票組合的 Beta（而不是股票投資比例） 來做擇時，同時提供了長時間、大樣本的歷史數(shù)據(jù)做實證支持。從實踐的角度講，這種觀點具有一定的合理性，基金經(jīng)理出于基金契約限制、公司內(nèi)部控制以及相對排名等原因，可能無法“自由地”調(diào)整股票投資比例，但是可以在判斷市場上漲時，選擇投資更具彈性的股

38、票，在判斷市場下跌時，選擇防御性股票，以此來實現(xiàn)擇時。對于國內(nèi)主動股混基金，如果從股票投資比例角度，結(jié)論同樣是基金經(jīng)理整體上不具備擇時能力，這篇報告提供了一個新的思路，可以從股票組合 Beta 角度基金經(jīng)理擇時能力。1. 研究原因與相關(guān)學(xué)術(shù)研究介紹作者希望通過研究論證主動股混基金經(jīng)理是否有能力判斷基金基準(zhǔn)指數(shù)的漲跌。相 比于以往的學(xué)術(shù)研究，作者在以下三個方面有所貢獻：（1）研究基金經(jīng)理是否有能力通過調(diào)整基金股票投資比例來擇時。Graham&Harvey (1996)等人的研究均基于小樣本，作者采用了更大的樣本數(shù)據(jù)；（2）以往關(guān)于擇時能力的大部分研究基于基金率數(shù)據(jù)，比如 Treynor&

39、amp;Mazuy(1966) 和 Henrikkson&Merton (1981)。Jiang, Yao& Yu (2004)的觀點是基金持倉數(shù)據(jù)比率數(shù)據(jù)更有效，但是他們僅僅考慮基金經(jīng)理對于股票市場整體的擇時能力，沒有研究其對于基金業(yè)績比較基準(zhǔn)的擇時能力；（3）作者的研究重點是基金經(jīng)理對于業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)的擇時能力。相比于股票 市場整體，基金業(yè)績比較基準(zhǔn)更有意義的原因是：a.基金季報披露基金相對于業(yè)績基準(zhǔn)的超額基準(zhǔn)的超額，不披露相對于市場整體的；b.基金做市場時更關(guān)注其相對于業(yè)績情況，同時研究顯示基金相對于業(yè)績基準(zhǔn)的超額對資金流入有顯著的正面影響；c.部分基金是風(fēng)格化的，比如

40、專門投資于大盤或小盤股等，基金經(jīng)理更專 注于判斷其業(yè)績基準(zhǔn)的走勢而非市場整體。首先，作者研究了基金經(jīng)理能否通過調(diào)整股票投資比例來擇時，結(jié)果是基金經(jīng)理傾 向于在基準(zhǔn)指數(shù)上漲前降低股票投資比例，在基準(zhǔn)指數(shù)下跌前提高股票投資比例，即從 股票投資比例角度，基金經(jīng)理沒有體現(xiàn)出對業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)的擇時能力。之后，作者研究了基金經(jīng)理在業(yè)績比較基準(zhǔn)上的擇時能力，即基準(zhǔn) Beta。如果基金經(jīng)理接下來一段時間基準(zhǔn)的超額大于 0，則可以通過提高組合 Beta 獲益。作者發(fā)現(xiàn)基金的基準(zhǔn) Beta 與基準(zhǔn)指數(shù)的超額正相關(guān)，說明基金經(jīng)理整體上在業(yè)績比較基準(zhǔn)上有擇時能力，如果區(qū)分價值與成長風(fēng)格，則均衡與成長風(fēng)格基金經(jīng)理具備

41、 Beta擇時能力，價值風(fēng)格基金經(jīng)理不具備。2. 數(shù)據(jù)樣本包括 2901 只基金，剔出指數(shù)、行業(yè)與混合基金之后有 2024 只基金。其中 91.8% 的基金具有以下業(yè)績比較基準(zhǔn)：S&P500、Russell 1000、Russell 1000 Value、Russell 1000 Growth、S&P Midcap 400、Russell Midcap、Russell Midcap Value、Russell金融工程研究 金融工程專題報告 15Midcap Growth、S&P Smallcap 600、Russell 2000、Russell 2000 Value、R

42、ussell 2000 Growth。數(shù)據(jù)包括了基金持倉，頻率是每半年，數(shù)據(jù)期限是從 1994 年到 2004 年。業(yè)績基準(zhǔn)方面，52.4%的基金采用 S&P500 指數(shù)做基準(zhǔn)，12.9%的基金用 Russell 2000，5.5%的基金用 S&P400 指數(shù)。圖1 基金樣本與業(yè)績比較基準(zhǔn)資料來源：Do Mutual Funds Time Their Benchmarks3. 實證結(jié)果3.1 擇時能力檢驗股票/現(xiàn)金比例作者在這部分基金經(jīng)理能否通過調(diào)整股票/現(xiàn)金比例來擇時。首先，計算基金相 鄰時期組合里現(xiàn)金比例，如果基金經(jīng)理能夠在業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)下跌（上漲）前提高（降低）現(xiàn)金持有

43、比例，則說明其具備擇時能力。其次， 績比較基準(zhǔn)漲跌的關(guān)系?；瓞F(xiàn)金持有比例絕對數(shù)與業(yè)² 簡單數(shù)據(jù)統(tǒng)計基金經(jīng)理往往在業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)上漲前提高組合里現(xiàn)金持有比例，在業(yè)績比較基 準(zhǔn)指數(shù)下跌前降低組合里現(xiàn)金持有比例，說明從現(xiàn)金持有比例的角度，基金經(jīng)理不具備 擇時能力。Panel A 的數(shù)據(jù)說明，如果將所有業(yè)績基準(zhǔn)都統(tǒng)計在內(nèi)，計算 1、3、6、12 個月這4 個時間期限，基金經(jīng)理提高現(xiàn)金持有比例后，業(yè)績基準(zhǔn)指數(shù)上漲的比例分別是 48.4%、48.1%、65.2%、61.4%；基金經(jīng)理降低現(xiàn)金持有比例后，業(yè)績基準(zhǔn)指數(shù)上漲的比例分別 是 43.9%、46.6%、64.0%、59.4%。Panel

44、 A 同樣說明，基金經(jīng)理提高現(xiàn)金持有比例后，業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)的超額高于基金經(jīng)理降低現(xiàn)金比例后。比如，基金經(jīng)理提高現(xiàn)金比例 12 個月后，業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)的超額是 6.21%，基金經(jīng)理降低現(xiàn)金比例 12 個月后，業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)的超額是 5.31%。對于不同業(yè)績比較基準(zhǔn)的基金，統(tǒng)計結(jié)果相近。金融工程研究 金融工程專題報告 16圖2基金現(xiàn)金持有比例升降與業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)后續(xù)漲跌比較資料來源：Do Mutual Funds Time Their BenchmarksPanel B 顯示，現(xiàn)金持有比例絕對數(shù)較高時，業(yè)績基準(zhǔn)指數(shù)后續(xù)上漲更大。比如， 當(dāng)現(xiàn)金比例超過 5%，12 個月業(yè)績基準(zhǔn)指數(shù)上漲的比例

45、是 61.3%，當(dāng)現(xiàn)金比例超過 15%， 12 個月業(yè)績基準(zhǔn)指數(shù)上漲的比例是 63.3%。圖3 基金現(xiàn)金持有比例絕對數(shù)與業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)后續(xù)漲跌比較資料來源：Do Mutual Funds Time Their Benchmarks² 擬合統(tǒng)計結(jié)果以上是簡單數(shù)值統(tǒng)計的結(jié)果，這里采用擬合的方法進一步確認。(1)因變量是 tt+n 月業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)超額樣本里現(xiàn)金持有比例高于上期的基金占比。大于 0 的比例，自變量是 t 月時基金金融工程研究 金融工程專題報告 17如果系數(shù) b 小于 0，則說明基金經(jīng)理具備通過調(diào)整現(xiàn)金比例擇時的能力。然而，擬合結(jié)果顯示系數(shù) b 都大于 0，雖然結(jié)果不能通

46、過顯著性檢驗。圖4 基金現(xiàn)金持有比例與業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)后續(xù)漲跌的擬合資料來源：Do Mutual Funds Time Their Benchmarks3.2 擇時能力檢驗業(yè)績基準(zhǔn) Beta雖然基金經(jīng)理不能通過調(diào)整股票/現(xiàn)金比例來擇時，但是這不能證明基金經(jīng)理不具備擇時能力?？赡艿脑蛉缦拢海?）基金經(jīng)理不能自由地決定開放式基金的股票投資比例，資金的流入流出影響了基金經(jīng)理的調(diào)倉結(jié)果；（2）基金公司限制基金經(jīng)理持有過多的現(xiàn)金，使得基金經(jīng)理無法通過增減股票投資比例來擇時。作者在這里研究另一種擇時方式，即基金經(jīng)理通過調(diào)整業(yè)績基準(zhǔn) Beta 來擇時。如果基金經(jīng)理判斷接下來一段時間業(yè)績基準(zhǔn)指數(shù)上漲，則可以

47、通過投資更具彈性的股票來獲取超額，即提高組合的業(yè)績基準(zhǔn) Beta?；鸾M合的業(yè)績基準(zhǔn) Beta 使用基金股票組合對業(yè)績基準(zhǔn)指數(shù)在過去 36 個月擬合的 Beta。² ² 簡單數(shù)據(jù)統(tǒng)計基金經(jīng)理通過調(diào)整業(yè)績基準(zhǔn) Beta 來擇時的能力?；鸾?jīng)理提高業(yè)績基準(zhǔn) Beta 后， 業(yè)績基準(zhǔn)指數(shù)上漲的比例分別是 52.3%、58.4%、72.7%、70.9%；基金經(jīng)理降低現(xiàn)金持有比例后，業(yè)績基準(zhǔn)指數(shù)上漲的比例分別是 42.9%、40.1%、47.7%、46.5%。同時，基金經(jīng)理提高業(yè)績基準(zhǔn) Beta 后，業(yè)績基準(zhǔn)指數(shù)上漲比例更大。比如，基金經(jīng)理提高業(yè)績基準(zhǔn) Beta12 個月后，業(yè)績比較

48、基準(zhǔn)指數(shù)的超額是 9.18%，基金經(jīng)理降低現(xiàn)金比例 12 個月后，業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)的超額是 1.58%。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，對于價值風(fēng)格基金來說，比如采用 Russell 1000 Value、Russell Midcap Value、Russell 2000 指數(shù)做基準(zhǔn)的基金，基金經(jīng)理不具備業(yè)績基準(zhǔn) Beta 的擇時能力。金融工程研究 金融工程專題報告 18圖5 基金業(yè)績基準(zhǔn) Beta 升降與業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)后續(xù)漲跌比較資料來源：Do Mutual Funds Time Their Benchmarks² 擬合統(tǒng)計結(jié)果以上是簡單數(shù)值統(tǒng)計的結(jié)果，這里采用擬合的方法進一步確認。(2)因變量是

49、 tt+n 月業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)超額樣本里業(yè)績比較基準(zhǔn) Beta 高于上期的基金占比。大于 0 的比例，自變量是 t 月時基金擬合統(tǒng)計結(jié)果與上述數(shù)值統(tǒng)計結(jié)果一致。擬合檢驗顯示，對于基金整體，擬合系數(shù)b 均顯著大于 0，說明當(dāng)基金經(jīng)理提高業(yè)績基準(zhǔn) Beta 后，業(yè)績基準(zhǔn)指數(shù)往往有正的超額。同時，對于不同期限，1 月份的擬合結(jié)果不顯著，3、6、12 月的擬合結(jié)果均顯著，這也說明相對于中長期走勢來說，股票指數(shù)的短期漲跌更不容易。對于不同業(yè)績基準(zhǔn)來說，價值風(fēng)格基金的擬合結(jié)果不顯著，這也與上述簡單數(shù)值統(tǒng) 計結(jié)果一致。圖6 基金業(yè)績基準(zhǔn) Beta 升降與業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)后續(xù)漲跌的擬合金融工程研究 金融工程專

50、題報告 19資料來源：Do Mutual Funds Time Their Benchmarks² 分解業(yè)績基準(zhǔn)Beta將業(yè)績基準(zhǔn) Beta 分解作兩部分：（1）股票投資比例的變化；（2）股票組合相比于業(yè)績基準(zhǔn)的 Beta。(3)圖7基金業(yè)績基準(zhǔn) Beta 升降與業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)后續(xù)漲跌的擬合資料來源：Do Mutual Funds Time Their Benchmarks擬合數(shù)據(jù)顯示，對于基金整體，系數(shù) b 在 3、6、12 月期限均小于 0（不顯著），說明基金經(jīng)理提高組合股票投資比例之后，業(yè)績基準(zhǔn)指數(shù)的超額 往往小于 0；系數(shù) c 在各個期限均大于 0（顯著），說明基金經(jīng)理提高

51、股票組合 Beta 后，業(yè)績基準(zhǔn)指數(shù)的超額 往往大于 0。分解業(yè)績基準(zhǔn) Beta 后的結(jié)論與上述數(shù)值統(tǒng)計、分解前擬合的結(jié)論一致。4. 結(jié)論許多研究顯示，基金經(jīng)理不具備擇時能力，作者對這個命題做了更細致的研究?；?金經(jīng)理的擇時操作可以分作兩個方面：（1）調(diào)整基金組合里股票/現(xiàn)金的比例，即看好業(yè)績基準(zhǔn)的后續(xù)走勢時，提高股票投資比例降低現(xiàn)金持有比例；（2）調(diào)整股票組合的彈0性，即看好業(yè)績基準(zhǔn)的后續(xù)走勢時，提高股票組合相對于業(yè)績比較基準(zhǔn)的 Beta。通過研究發(fā)現(xiàn)，基金經(jīng)理普遍不具備第一項擇時能力，在基金經(jīng)理提高組合里現(xiàn)金持有比例之后，業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)獲得正的超額的概率更高；但是基金經(jīng)理具備第二項擇時能

52、力，在基金經(jīng)理提高股票組合彈性之后，業(yè)績比較基準(zhǔn)指數(shù)獲得正的超額收 益的概率更高?？赡艿脑蚴怯捎谕顿Y者進出以及基金公司內(nèi)部控制等因素，基金經(jīng)理 無法自由地調(diào)整股票/現(xiàn)金比例，所以基金經(jīng)理通過調(diào)整股票組合相對于業(yè)績基準(zhǔn)的彈性來實現(xiàn)擇時操作。1趨勢因子文獻來源：A trend factor：any economic gains from using information over investment horizons？Yufeng Han, Guofu Zhou andYingzi Zhu, ssrm, February , 2016.人：羅蕾推薦理由：作者將短期、中期和長期的價格趨勢結(jié)合起

53、來，構(gòu)造了一個趨勢因子。該因子的表現(xiàn)遠優(yōu)于單獨的短期反轉(zhuǎn)、動量以及長期反轉(zhuǎn)因子，夏普比例是后者的兩倍。在最近的金融中，趨勢因子平均每月可獲 0.75%的，高于市場-2.03%，也高于上述三個單獨因子（分別為-0.82%、-3.88%和 0.03%）。此外，在不同構(gòu)造方法以及控制不同風(fēng)險因子的條件下，趨勢因子的超額仍非常顯著。1. 簡介許多研究表明，市場存在 3 種價格模式難以被經(jīng)典因子模型解釋。這 3 種狀態(tài)分別是短期反轉(zhuǎn)（日度、周度和月頻）、動量效應(yīng)（6-12 月）以及長期反轉(zhuǎn)效應(yīng)（3-5 年）。很多學(xué)者已單獨研究過這三個現(xiàn)象，那么把這 3 個時間區(qū)間綜合起來會有什么效果呢？在本篇文章中，短

54、期、中期和長期價格信號一個趨勢因子，囊括時間區(qū)間 3 至 1000 天。在每個月末，基于股票率與趨勢因子構(gòu)建橫截面回歸模型，并獲取各股票的預(yù)期率。然后預(yù)期率最高的股票組合、做空預(yù)期率最低的股票組合，兩組合率之差即為趨勢因子的率。實證結(jié)果表明，趨勢因子存在顯著超額。從 1930 年 6 月至 2014 年 12 月，趨勢因子月均1.63%，而短期反轉(zhuǎn)、中期動量和長期反轉(zhuǎn)的率分別為 0.79%、0.79%和 0.34%；同時，也高于市場0.62%。從夏普比例來看，趨勢因子月度值為0.47，是短期反轉(zhuǎn)因子的兩倍多。此外，在最近一期金融中，該因子仍能獲得 0.75%的月度，而市場為-2.03%。由于動量因子是三種現(xiàn)象中討論最為廣泛的因子，因此我們更詳細地將它與趨勢因 子進行對比。首先需要明確的是，這兩個因子的多頭（空頭）組合相關(guān)性很高，為 88%（84%）。但是趨勢因子表現(xiàn)更優(yōu)，多頭組合月均1.93%，高于動量因子 1.81%；空頭組合月均0.31%，低于動量因子 1.02%。此外，趨勢因子表現(xiàn)更為穩(wěn)定，無論在上漲還是下跌市中，均較高。例如，動量因子表現(xiàn)4 個月份的分別為-89.70%、-83.25%、-59.99%和-55.74%；而趨勢因子則僅為-19.96%、-15.06%、-12.66%和-10.53%。綜合來看，趨勢因子左部尾端風(fēng)險較低